了解面向 IT 运营的人工智能(AIOps)如何使用数据和机器学习能力

什么是 AIOps？

当今，随着企业数字化转型的加速，IT运营面临着越来越复杂的挑战。为了更好地管理和监控IT基础设施，AIOps技术应运而生。AIOps是一种利用人工智能（AI）和机器学习技术的解决方案，旨在自动化IT服务管理和运营流程，以提高效率、降低成本和缩短故障修复时间。

AIOps技术的核心在于数据处理和分析。AIOps平台可以自动收集、整合和分析来自多种IT基础设施组件、应用需求和性能监视工具的大量数据。通过使用机器学习和人工智能技术，AIOps可以识别重要的事件和模式，从而帮助IT团队快速定位性能和可用性问题的根本原因。

AIOps还可以自动化一些常见的IT管理任务，例如故障诊断、预测性维护和自动化响应。这些功能有助于提高IT运营的效率和可靠性，并降低人力成本。

除了提高效率和可靠性，AIOps还可以帮助IT运营团队更好地预测和规划未来的IT需求。通过分析历史数据和趋势，AIOps可以提供有关IT资源使用情况的洞察，并帮助IT团队更好地规划和优化IT基础设施。

实施 AIOps

AIOps是一种利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的解决方案，旨在帮助企业更好地管理和监控其IT基础设施，并提高效率和可靠性。AIOps可以自动化IT服务管理和运营流程，以提高效率、降低成本和缩短故障修复时间。

实施AIOps需要一些关键功能，包括可观察能力、预测性分析和主动响应。可观察能力是指一些软件工具和实践，用于采集、汇总和分析分布式应用以及运行应用的硬件所产生的持续的性能数据流，以便更高效地监控、诊断和调试应用，满足客户体验期望、服务级别协议（SLA）和其他业务需求。通过数据汇总与整合，提供有关应用、基础架构和网络的整体视图，但并不采取纠正措施以解决IT问题。

预测性分析是AIOps的另一个关键功能，它可以分析和关联数据，从而获得更出色的洞察，采取更理想的自动化措施，帮助IT团队始终掌控日益复杂的IT环境，并确保应用的性能。通过自动化的异常检测、警报和解决方案建议，可以缩短总体宕机时间以及事件和问题单的数量，从而使组织受益。

主动响应是AIOps的第三个关键功能，它可以帮助IT团队更快地检测出问题并解决它们。一些AIOps解决方案可主动响应意外事件，例如性能下降和运营中断，实时地将应用性能和资源管理结合在一起。由于能够在IT问题发生之前进行预测，AIOps工具可以启动相关的自动化流程进行响应，快速纠正问题。

在实施AIOps之前，企业需要评估自身在这方面的现状，并选择具备上述三个关键功能的工具。这些工具可以收集和汇总来自多个IT领域的数据，帮助IT团队更好地做出决策和应对技术问题。AIOps技术可以帮助企业改善员工体验和客户体验，确保及时解决IT服务问题，并提供安全网，解决由于人为监督疏忽而可能导致的问题，例如组织孤岛、团队资源不足等。

AIOps 的优点

AIOps（人工智能运营）是一种基于人工智能和机器学习技术的解决方案，可以帮助企业更好地管理和监控其IT基础设施，并提高效率和可靠性。AIOps的优点主要体现在以下几个方面：

1. 缩短平均解决时间（MTTR）

AIOps利用人工智能和机器学习技术，自动化IT服务管理和运营流程，可以快速发现、处理和解决性能下降和运营中断事件。它消除了IT运营数据中的无用信息，将多个IT环境中的运营数据关联起来，比人工操作更迅速和准确地确定问题根本原因并提出解决方案。通过这种方式，AIOps可以缩短平均解决时间（MTTR），从而帮助组织实现以前难以想象的MTTR目标。

1. 降低运营成本

AIOps自动发现运营问题和重新编制响应脚本有助于降低运营成本，更高效地分配资源。这也将人力资源解放出来，使他们能够从事更具创新性和更复杂的工作，从而改善员工体验。同时，通过自动化运营流程和服务管理，可以提高效率和可靠性，降低人工干预的出错率。例如，Providence通过优化措施，节省了超过200万美元的成本，同时在业务高峰期能够确保应用性能。

1. 更高的可观察能力和更出色的协作

AIOps监控工具中的集成能力可帮助DevOps、ITOps、治理和安全职能进行更高效的跨团队协作。更出色的可视性、沟通和透明度帮助这些团队改进决策，更快地对问题做出反应。通过对IT基础设施的实时监控和综合分析，AIOps可以提供更准确和可靠的数据，帮助团队更好地了解问题的根源和影响。

1. 从被动管理转变为主动管理，再升级为预测性管理

AIOps通过内置的预测性分析功能不断学习，以发现最紧急的警报并确定其优先级，使IT团队能够在潜在问题导致性能下降或运营中断事件之前解决它们。这使得IT团队可以从被动管理转变为主动管理，并实现预测性管理。通过这种方式，AIOps可以缩短平均检测时间（MTTD），使IT问题的解决周期从几周缩短到几小时，并节省大量时间和资源。例如，Electrolux通过缩短平均检测时间（MTTD），将IT问题的解决周期从3周缩短到1小时，并通过自动执行维修任务，每年节省1000多个小时。

AIOps 用例

当今的企业正面临着IT基础设施运营的复杂性和不可预测性，这同时也是一项重要的挑战，需要企业通过新技术和新方法来解决。AIOps（人工智能运营）是这样的一种技术，它基于大数据、高级分析和机器学习等能力，可以帮助企业更好地管理和监控其IT基础设施，并提高运营效率和可靠性。

AIOps的应用场景非常广泛，主要包括根本原因分析、异常情况检测、性能监控、采用云/迁移到云和采用DevOps等。其中，AIOps可以帮助企业快速识别和解决IT运营中的问题。通过消除IT运营数据中的无用信息，将多个IT环境中的运营数据关联起来，AIOps比人工操作更迅速和准确地确定问题根本原因并提出解决方案。这可以缩短平均解决时间（MTTR），从而帮助组织实现以前难以想象的MTTR目标。

除此之外，AIOps还可以帮助企业降低运营成本。AIOps自动发现运营问题和重新编制响应脚本有助于降低运营成本，更高效地分配资源。通过自动化运营流程和服务管理，可以提高效率和可靠性，降低人工干预的出错率。这也将人力资源解放出来，使他们能够从事更具创新性和更复杂的工作，从而改善员工体验。

另外，AIOps还可以提高企业的可观察能力和协作能力。AIOps监控工具中的集成能力可帮助DevOps、ITOps、治理和安全职能进行更高效的跨团队协作。更出色的可视性、沟通和透明度帮助这些团队改进决策，更快地对问题做出反应。通过对IT基础设施的实时监控和综合分析，AIOps可以提供更准确和可靠的数据，帮助团队更好地了解问题的根源和影响。

最后，AIOps还可以帮助企业从被动管理转变为主动管理，并实现预测性管理。通过内置的预测性分析功能不断学习，AIOps可以发现最紧急的警报并确定其优先级，使IT团队能够在潜在问题导致性能下降或运营中断事件之前解决它们。这使得IT团队可以缩短平均检测时间（MTTD），使IT问题的解决周期从几周缩短到几小时，并节省大量时间和资源。

AIOps 如何工作？

AIOps（人工智能运营）是一种基于大数据、机器学习和自动化技术的IT运营管理方法，它的目的是将孤立的IT运营数据整合起来，通过分析和学习这些数据，从而提高IT基础设施的效率和可靠性。

AIOps的工作方式主要包括以下几个步骤：

1. 数据整合：AIOps利用大数据平台将各种IT运营数据整合到一起，包括历史性能和事件数据、流式实时运营事件、系统日志和指标、网络数据、事故相关数据和问题单、应用需求数据和基础架构数据等。这些数据来自不同的数据源和工具，可能存在孤岛现象，AIOps可以将它们整合到一个平台中进行管理和分析。
2. 信号与噪声分离：在整合的数据中，有些数据是有价值的，可以提供有用的信息，而有些数据则是噪声，没有实际的意义。AIOps利用重点分析和机器学习技术来将信号与噪声分离，只关注那些对IT运营管理有实际意义的数据。
3. 根本原因分析：AIOps可以将异常事件与环境中的其他事件数据相关联，以确定中断或性能问题的原因，并建议相应的补救措施。通过分析多个数据源和工具，AIOps可以更准确地识别问题的根本原因，提高故障修复的效率和准确性。
4. 自动响应：AIOps可以自动将警报和建议的解决方案传送给相应的IT团队，甚至可以根据问题的性质和解决方案来组建响应团队。在许多情况下，它可以处理机器学习的结果，触发自动系统响应，甚至是在用户意识到问题之前实时解决问题。
5. 不断学习：AIOps采用机器学习技术来不断学习和改进自己的分析能力，从而更好地适应环境的变化和新的数据源。通过学习历史数据和实时数据，AIOps可以不断改进自己的模型，提高预测精度和准确性，为未来的IT运营管理提供更好的支持。